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Ferramentas Cooperative Games para otimizar seu trabalho

Use soluções Cooperative Games que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

Cooperative Games

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Um repositório do GitHub que fornece agentes DQN, PPO e A2C para treinamento de aprendizado por reforço multiagente nos jogos PettingZoo.
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    O que é Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.
    Recursos Principais do Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
    • Implementações de agentes DQN, PPO e A2C
    • Scripts padronizados de treinamento e avaliação
    • Hiperparâmetros configuráveis
    • Registro integrado no TensorBoard
    • Suporte para jogos multiagente competitivos e cooperativos

  • MARL Simulator

    Um simulador de aprendizagem por reforço multiagente de código aberto que permite treinamento paralelo escalável, ambientes personalizáveis e protocolos de comunicação entre agentes.
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    O que é MARL Simulator?
    O MARL Simulator foi projetado para facilitar o desenvolvimento eficiente e escalável de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente (MARL). Aproveitando o backend distribuído do PyTorch, permite que os usuários executem treinamentos paralelos em várias GPUs ou nós, reduzindo significativamente o tempo de experimentação. O simulador oferece uma interface de ambiente modular que suporta cenários padrão de referência — como navegação cooperativa, predador-vítima e mundo em grade — bem como ambientes personalizados definidos pelo usuário. Os agentes podem usar vários protocolos de comunicação para coordenar ações, compartilhar observações e sincronizar recompensas. Espaços de recompensa e observação configuráveis permitem um controle detalhado sobre a dinâmica de treinamento, enquanto ferramentas integradas de registro e visualização fornecem insights em tempo real sobre métricas de desempenho.
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